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J-GLOBAL ID：201802286630626897   整理番号：18A1452929

初期位相関数推定によるDDTFA法とその応用【JST・京大機械翻訳】

An initial phase function estimation-based data-driven time-frequency analysis method and its application

著者 (4件)： Li Rong (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室,湖南長沙,410082) ,  Li Fuhao (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室,湖南長沙,410082) ,  Tian Lili (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室,湖南長沙,410082) ,  Liu Jian (湖南大学汽車車身先進設計制造国家重点実験室,湖南長沙,410082)
資料名： Zhendong Gongcheng Xuebao  (Zhendong Gongcheng Xuebao)
巻： 31  号： 1  ページ： 148-156  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1501A  ISSN： 1004-4523  CODEN： ZXUEEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： データ駆動時間-周波数解析法(Data-DrivenTime-FrequencyAnalysis)を,本論文において提案した。DDTFAの初期位相関数推定は,アルゴリズムの収束と分解精度に直接影響する。マルチスケールチャープベーススパース分解法(Multi-ScaleChirpletSparseDecomposition)を,提案した。MSCSDの初期位相関数の推定において,MSCSD-DDTFA法を提案して,可変速度歯車の故障診断に適用した。区分的線形フィッティングのアイデアを用いて,MSCSDは,低SNR信号から信号の瞬時周波数を正確に推定し,位相関数を得る。DDTFA法は,MSCSD推定の位相関数によって,時変非定常信号成分を分離することができた。最後に、MSCSDが推定した瞬間周波数により、信号成分に対して次数包絡分析を行うことで、次包絡スペクトルを獲得し、可変速度歯車故障を診断できる。アルゴリズムシミュレーションと応用例により,この方法が信号中の時変非定常信号成分を正確に分離でき,可変速度歯車の故障特性を抽出することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 周波数 ,  線形性 ,  *故障 ,  スペクトル ,  シミュレーション ,  エンベロープ ,  故障診断 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 次数 ,  非定常信号 ,  瞬時周波数 ,  低SN比 ,  可変速 ,  時間周波数解析 ,  *位相関数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： fault diagnosis ,  data-driven time-frequency analysis ,  multi-scale chirplet ,  sparse decomposition ,  matching pursuit

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  振動一般  (BB02010D)

タイトルに関連する用語 (4件)： 初期 ,  位相関数 ,  推定 ,  応用